【文件属性】：
文件名称：gbm-bench:衡量流行的ML数据集流行的梯度提升算法性能的基准
文件大小：225KB
文件格式：ZIP
更新时间：2021-04-07 12:04:48
Python
介绍
此仓库尝试针对一些流行的ML数据集对Boosting框架进行基准测试。 这是Microsoft在比较LightGBM和XGBoost方面的工作的更具脚本化的版本： : 。 此处使用的大多数数据集与上述存储库中的数据集相同。
依存关系
CUDA 9.2或更高
Nvidia泊坞窗2.0
设置此仓库
$ git clone https://github.com/NVIDIA/gbm-bench.git
$ cd gbm-bench
为cuda 10.0创建一个docker镜像
$ docker build -t gbm-bench:10.0 . --build-arg CUDA_VERSION=10.0
您可以使用以下不同的cuda版本创建docker映像。 您将无法为大于系统上安装的cuda版本创建映像。 GBM库可能不支持最新版本的cuda。
$ docker
【文件预览】：
gbm-bench-master
----Dockerfile(4KB)
----.gitignore(98B)
----runme.py(6KB)
----README.md(6KB)
----.gitlab-ci.yml(126B)
----json2csv.py(4KB)
----datasets.py(12KB)
----metrics.py(4KB)
----LICENSE(1KB)
----3rdparty()
--------fast_retraining()
--------README.md(466B)
--------codebase()
----algorithms.py(17KB)
----.pylintrc(17KB)